Ce VI recherche les valeurs de la courbe linéaire de k dimension et le jeu de coefficients d'ajustement linéaire de kdimension décrivant la courbe linéaire de kdimension qui représente le mieux les données en entrée en utilisant la méthode bicarrée, ou la méthode des moindres carrés ou des moindres résidus absolus.


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Entrées/Sorties

  • cenum.png sélecteur de covariance —

    sélecteur de covariance indique si le VI calcule la matrice de covariance.

  • c1ddbl.png Y —

    Y constitue l'ensemble des données observées Y. Le nombre d'éléments contenus dans Y doit être égal au nombre de lignes de H.

  • c2ddbl.png H —

    H est la matrice qui représente la formule utilisée pour ajuster l'ensemble de données (X, Y). Hij sont les valeurs de la fonction de Xi.

  • c1ddbl.png Pondération —

    Pondération est le tableau de pondérations pour les observations Y. Pondération doit avoir la même taille que Y. Si vous ne câblez pas d'entrée à Pondération, ce VI définit tous les éléments de Pondération à 1.

  • cdbl.png tolérance —

    tolérance détermine quand il faut arrêter l'ajustement itératif des Coefficients si vous utilisez la méthode bicarrée ou des moindres résidus absolus. Pour la méthode des moindres résidus absolus, si la différence relative de l'erreur moyenne pondérée de l'ajustement polynomial entre deux itérations successives est inférieure à la tolérance, ce VI renvoie les Coefficients polynomiaux résultants. Pour la méthode bicarrée, si la différence relative entre Coefficients polynomiaux entre deux itérations successives est inférieure à tolérance, ce VI renvoie les Coefficients polynomiaux résultants.

  • cu16.png méthode —

    méthode spécifie la méthode d'ajustement.

  • cu16.png algorithme —

    algorithme spécifie l'algorithme utilisé par ce VI pour calculer le Meilleur ajustement. N'utilisez l'algorithme SVD pour H pas de plein rang que si H n'est pas une matrice de plein rang et que tous les autres algorithmes échouent.

  • i1ddbl.png Meilleur ajustement —

    Meilleur ajustement contient les données ajustées calculées à l'aide des Coefficients.

  • i1ddbl.png Coefficients —

    Coefficients est le jeu de coefficients qui minimise le khi-carré.

  • i2ddbl.png Covariance —

    Covariance est la matrice de covariance C à (k, k) éléments.

  • i1ddbl.png Pondération en sortie —

    Pondération en sortie renvoie la pondération réelle de l'ajustement linéaire général si méthode est Bicarrée. Si méthode est Moindres carrés ou Moindres résidus absolus, Pondération en sortie renvoie la valeur que vous entrez pour Pondération.

  • ii32.png erreur —

    erreur renvoie toute erreur ou mise en garde générée par le VI. Vous pouvez câbler erreur au VI Convertir un code d'erreur en cluster d'erreur pour convertir le code d'erreur ou la mise en garde en cluster d'erreur.

  • idbl.png résidu —

    résidu renvoie l'erreur moyenne pondérée du modèle ajusté. Si méthode est Moindres résidus absolus, résidu est l'erreur absolue moyenne pondérée. Sinon, résidu est l'erreur quadratique moyenne pondérée.